Rozpowszechnione przez ostatnie lata modele AI, które znajdują zastosowanie w niemal każdej branży, to technologicznie bardzo zaawansowane, ale w gruncie rzeczy pasywne narzędzia. Zadajemy pytanie – otrzymujemy odpowiedź, wprowadzamy dane – dostajemy analizę. AI czeka na polecenia użytkownika niczym dobrze przeszkolony, ale pozbawiony inicjatywy wirtualny asystent. Rok 2025 to już zdecydowanie rok aktywnych agentów sztucznej inteligencji, którzy reprezentują zupełnie nową jakość interakcji i działania. Z tego wpisu dowiesz się:
- czym właściwie są agenty AI i w jaki sposób działają,
- czy rozwój agentów AI niesie za sobą jakieś zagrożenia,
- w jaki sposób Cloud for AI integruje popularne frameworki agentowe i dlaczego warto postawić na orkiestrację wielu frameworków,
- jak usprawnić proces monitorowania i debugowania agentów sztucznej inteligencji.
Artykuł, który właśnie czytasz, jest ostatnim z serii Cloud for AI. Przeczytaj poprzednie wpisy, by dowiedzieć się:
- gdzie rozwijać projekty AI, by odpowiednio zadbać o bezpieczeństwo danych i niezależność technologiczną, a także czym jest suwerenna chmura OChK Stack,
- czym jest Cloud for AI i w jaki sposób może pomóc Ci rozwijać zaawansowane projekty z uwzględnieniem regulacji AI Act i RODO,
- jakimi założeniami się kierować i z jakich technologii skorzystać, by z powodzeniem zaprojektować architekturę AI-ready.
Jeśli chcesz być na bieżąco z publikacjami na blogu OChK, obserwuj nasz profil na LinkedIn.
Czym są agenty AI?
Agenty AI to systemy oprogramowania, które potrafią samodzielnie podejmować decyzje w celu realizacji wyznaczonych zadań. Działają w określonym środowisku, na bazie pętli obserwacja-decyzja-działanie (ang. observe-decide-act), co pozwala im na bieżąco reagować na zmiany i uczyć się na podstawie danych. Wyobraź sobie różnicę między kalkulatorem, który wymaga wprowadzenia każdego działania, a matematykiem, który, po zapoznaniu się z problemem, sam decyduje o strategii rozwiązania, dobiera odpowiednie narzędzia i weryfikuje otrzymane wyniki. Ten przykład doskonale oddaje skalę przemiany, jaką wprowadzają agenty AI. Są to zatem nie tylko narzędzia, które odpowiadają na zapytania, ale autonomiczne „byty cyfrowe", zdolne do interakcji z otoczeniem, adaptowania się do zmian i optymalizowania przyjętych strategii.
Rys. 1: Różnica między modelem AI a agentem AI
W kontekście rozwiązania Cloud for AI, agenty nie są jedynie dodatkiem czy rozszerzeniem, ale fundamentalną warstwą architektury, która przekształca platformę z systemu przetwarzania w ekosystem inteligentnej współpracy. Każdy agent w Cloud for AI to nie tylko fragment kodu, który wykonuje zadania, ale pełnoprawny uczestnik cyfrowego środowiska pracy, wyposażony w zdolności percepcji, analizy, decyzji i działania.
Agenty AI czy agenci AI?
Chociaż forma „agenty AI” może brzmieć nieco nienaturalnie, jest celowym – i co więcej, poprawnym – zabiegiem językowym. Termin „agent AI” pochodzi bezpośrednio z angielskiego AI agent, gdzie słowo agent odnosi się do programu lub systemu wykonującego zadania autonomicznie. W języku polskim „agent” kojarzy się przede wszystkim z człowiekiem, np. agentem służb specjalnych, stąd liczba mnoga „agenci” . Użycie formy „agenty AI” podkreśla, że chodzi o rodzaj niemęskoosobowy – twory programowe, które działają w świecie cyfrowym. Taka forma lepiej oddaje zatem techniczny charakter pojęcia.
Jak działają agenty AI? Architektura poznawcza cyfrowych pracowników.
Zrozumienie architektury agentów AI wymaga spojrzenia na nie zarówno z perspektywy technologicznej, jak i przez pryzmat ludzkiego sposobu funkcjonowania. Podobnie jak człowiek korzysta z rozumu do analizy i planowania, ze zmysłów do odbierania bodźców, pamięci do gromadzenia doświadczeń oraz ciała do działania w świecie fizycznym, tak agent AI dysponuje cyfrowymi odpowiednikami tych elementów.
Rozum
Najważniejszy u każdego agenta w Cloud for AI jest „mózg" – duży model językowy, który działa jako silnik rozumowania. Nie jest to jednak zwykły model generujący tekst. Poprzez zaawansowane techniki prompt engineering i fine-tuning, model ten został przekształcony w system zdolny do strukturyzowanego myślenia, analizy kontekstu i podejmowania decyzji. Wykorzystuje on technikę łańcucha myśli (ang. chain-of-thought), dzięki czemu każda decyzja jest poprzedzona jawnym procesem rozumowania, który można śledzić i weryfikować.
Zmysły
System percepcji agenta AI to znacznie więcej niż tylko odbieranie zapytań tekstowych. Agenty AI w Cloud for AI implementują wielomodalną percepcję, co oznacza, że mogą „widzieć" poprzez analizę obrazów, „słyszeć" poprzez przetwarzanie audio, a nawet „czuć" stan systemów poprzez monitoring metryk i logów. Ta bogata percepcja jest następnie integrowana w jednolitą reprezentację sytuacji, podobnie jak ludzki mózg integruje bodźce z różnych zmysłów w spójny obraz rzeczywistości.
Pamięć
Pamięć agenta AI to złożona hierarchia systemów przechowywania informacji:
- pamięć robocza – implementowana jako szybki cache w pamięci RAM, przechowuje bieżący kontekst i najnowsze interakcje,
- pamięć krótkotrwała – oparta na Redis (systemie zarządzania bazą danych), przechowuje informacje z ostatnich godzin czy dni pracy,
- pamięć długotrwała – wykorzystuje bazy wektorowe jak Milvus czy Qdrant do semantycznego przechowywania i wyszukiwania doświadczeń,
- pamięć proceduralna – zakodowana w fine-tuningu modelu i wyuczonych wzorcach, zawiera „umiejętności" agenta AI, czyli sprawdzone strategie rozwiązywania problemów.
Ciało
System wykonawczy agenta AI to jego „ręce" – zestaw narzędzi i interfejsów, które pozwalają na rzeczywiste działanie w cyfrowym świecie. Agent może wykonywać zapytania SQL, wywoływać API, modyfikować pliki, wysyłać komunikaty, a nawet tworzyć i zarządzać innymi agentami. Każde narzędzie jest dokładnie opisane schematem, który agent rozumie i potrafi wykorzystać w odpowiednim kontekście. Możliwe są zarówno narzędzia natywne, jak i narzędzia dostępne poprzez Model Context Protocol (MCP).
Nowe wyzwania związane z agentami AI
Niestety, nie wszystko złoto, co się świeci – rozwój agentów AI oznacza także nowe kategorie cyberzagrożeń. Badanie przeprowadzone przez Gray Swan AI i UK AI Security Institute w 2025 roku wykazało, że prawie 100% agentów AI zostało skompromitowanych w ciągu zaledwie 10-100 prób. Był to jednocześnie największy przeprowadzony do tej pory test bezpieczeństwa – wzięło w nim udział blisko 2000 uczestników, którzy wykonali 1,8 miliona ataków na 22 najnowocześniejsze modele językowe.
Z przeprowadzonego badania wynika, że agenty AI stanowią nie lada wyzwanie dla bezpieczeństwa firm. Szczególnie w świetle ich rosnącej autonomii i możliwości integracji z innymi narzędziami, stanowi ono jasne ostrzeżenie: zanim powierzysz im odpowiedzialne, krytyczne dla swojej organizacji zadania, musisz zapewnić jej solidny fundament bezpieczeństwa. Dzisiejsze rozwiązania wciąż stanowią zbyt łatwy cel dla zdeterminowanego atakującego.
Wdrażanie agentów AI wymaga odpowiedniego przygotowania, stałego monitoringu i udziału człowieka w kluczowych decyzjach, ale przede wszystkim także wielowarstwowych zabezpieczeń. Nasze rozwiązanie Cloud for AI pozwala zrobić to w odpowiedzialny sposób, chroniąc organizację zarówno przed tradycyjnymi atakami, jak tymi nowymi, charakterystycznymi dla systemów agentowych. Więcej o nowych typach cyberzagrożeń, a także o architekturze bezpieczeństwa Cloud for AI dowiesz się z artykułu: Era AI Act, czyli jak zapewnić bezpieczeństwo i compliance w systemach AI? Cloud for AI, część 2.
Frameworki agentowe w ekosystemie Cloud for AI
Rozwiązanie Cloud for AI zostało zaprojektowane jako uniwersalna platforma, która nie narzuca jednego sposobu tworzenia agentów, ale umożliwia wykorzystanie najlepszych istniejących frameworków, jednocześnie dodając własne warstwy bezpieczeństwa, monitoringu i orkiestracji. Frameworki w tym kontekście oznaczają zestawy narzędzi, bibliotek i gotowych komponentów programistycznych, które ułatwiają tworzenie, uruchamianie i zarządzanie agentami AI. Można je traktować jak „szkielet” lub „platformę” do budowania systemów, w których sztuczna inteligencja wykonuje określone zadania w sposób autonomiczny lub półautonomiczny.
Zobacz, jak popularne frameworki agentowe integrują się z Cloud for AI i jakie możliwości oferuje ta synergia.
LangChain
LangChain stał się standardem w tworzeniu aplikacji, które bazują na dużych modelach językowych (ang. Large Language Models, LLMs). Oferuje bogaty zestaw abstrakcji dla łańcuchów przetwarzania, agentów i narzędzi. W Cloud for AI, LangChain jest nie tylko wspierany, ale także głęboko zintegrowany i rozszerzony o możliwości klasy enterprise.
Każdy agent LangChain uruchomiony w Cloud for AI automatycznie otrzymuje dodatkowe atrybuty. Przede wszystkim, wszystkie operacje agenta są transparentnie logowane i monitorowane. Nie musisz modyfikować swojego kodu – Cloud for AI automatycznie instrumentuje agenty LangChain, dodając telemetrię, metryki i technikę rozproszonego śledzenia (ang. distributed tracing).
Dodatkowo łancuchy przetwarzania w LangChain mogą być automatycznie optymalizowane przez Cloud for AI. System analizuje wzorce użycia i może sugerować lub automatycznie implementować optymalizacje, takie jak cachowanie (przechowywanie danych w pamięci podręcznej) często używanych promptów, równoległe wykonywanie niezależnych kroków czy wykorzystanie mniejszych, szybszych modeli dla prostych operacji.
CrewAI
CrewAI reprezentuje bardzo ciekawe podejście do systemów wieloagentowych (ang. multi-agent systems), w których agenty AI są organizowane w zespoły (ang. crews) z określonymi rolami i hierarchią. Cloud for AI zachowuje tę filozofię i rozszerza ją o dodatkowe możliwości.
W Cloud for AI, każdy zespół agentów otrzymuje własną przestrzeń w kontenerze z precyzyjnie zdefiniowanymi zasobami. To oznacza, że możesz mieć setki zespołów, które działają równolegle, każdy z gwarantowanymi zasobami i izolacją. System automatycznie skaluje zespoły w zależności od obciążenia, zapewniając efektywne wykorzystanie zasobów.
Zarządzanie dostępem do zasobów poprzez przypisywanie uprawnień do ról (ang. role-based resource allocation) w Cloud for AI pozwala na precyzyjne dostosowanie zasobów do roli agenta. Alokacje są dynamiczne – system monitoruje wykorzystanie zasobów i może je realokować w czasie rzeczywistym.
Cloud for AI analizuje historyczne dane o wydajności agentów i może sugerować optymalne przypisanie zadań. Na przykład, jeśli system zauważy, że jakiś agent-researcher jest szczególnie efektywny w analizie danych finansowych, będzie wybierał go do takich zadań.
AutoGen
AutoGen od Microsoft pozwala na tworzenie agentów AI, które mogą prowadzić naturalne, wielostronne konwersacje. Cloud for AI integruje AutoGen z dodatkowymi możliwościami, które czynią te konwersacje bardziej bezpiecznymi i produktywnymi.
Każda konwersacja AutoGen w Cloud for AI jest automatycznie nagrywana i transkrybowana (wraz z informacjami, kto, kiedy i co powiedział), z pełnym zachowaniem kontekstu. Transkrypcje są indeksowane semantycznie, co pozwala na ich późniejsze wyszukiwanie, zarówno za pomocą słów kluczowych, jak i ich znaczenia.
Obecnie pracujemy również nad wsparciem dla Google Agent Development Kit oraz Agent2Agent.
Własna ścieżka: tworzenie custom frameworks
Cloud for AI nie ogranicza Cię do gotowych frameworków. Platforma udostępnia bogaty zestaw elementów bazowych (ang. primitives) i API, które umożliwiają budowanie własnych, wysoko wyspecjalizowanych frameworków agentowych.
Agent SDK zapewnia niskopoziomowe moduły – od zarządzania pamięcią i wykonywania narzędzi, po komunikację między agentami i monitoring. Możesz łączyć je w dowolny sposób, tworząc rozwiązania idealnie dopasowane do potrzeb Twojej organizacji.
Dzięki warstwie adaptera frameworku (ang. framework adapter layer) bez trudu opakujesz swój niestandardowy framework w standardowe interfejsy Cloud for AI. Oznacza to, że Twoje rozwiązanie od razu zyska dostęp do wszystkich funkcji platformy – bezpieczeństwa, skalowania i monitoringu – bez konieczności przepisywania kodu.
Orkiestracja multi-framework, czyli pełna synergia możliwości
Największe możliwości pojawiają się wtedy, kiedy różne frameworki pracują razem. Cloud for AI, na przykład, umożliwia tworzenie heterogenicznych systemów agentowych, w których każdy komponent używa frameworku najlepiej dopasowanego do zadania.
Rys. 2: Integracja frameworków agentowych
Wyobraź sobie system analizy dokumentów korporacyjnych, w którym:
- agenty Haystack odpowiadają za pobieranie i ekstrakcję informacji z dokumentów,
- agenty LlamaIndex tworzą i utrzymują semantyczne indeksy wiedzy,
- agenty LangChain wykonują analizy i odpowiadają na pytania użytkowników,
- CrewAI orchestruje całość, zapewniając, aby odpowiednie agenty dostały właściwe zadania,
- a agenty AutoGen prowadzą konwersacje z użytkownikami, pomagając im formułować pytania i interpretować wyniki.
Takie działanie sprawia, że współpraca między agentami AI jest nie tylko możliwa, ale wręcz naturalna.
Monitorowanie i debugowanie agentów
Debugowanie zwykłych programów bywa trudne, ale w przypadku autonomicznych agentów AI to wyzwanie rośnie kilkukrotnie. Wdrożenie agentów wymaga czegoś więcej niż jednorazowej konfiguracji i testów – prawdziwe problemy ujawniają się dopiero w środowisku produkcyjnym, gdzie agenty sztucznej inteligencji napotykają nieprzewidziane scenariusze, zmieniające się dane i prawdziwe interakcje użytkowników.
Tradycyjne podejście do debugowania – analiza post-mortem – jest w tym wypadku niewystarczające. Potrzebne są narzędzia, które pozwalają obserwować proces decyzyjny agenta w czasie rzeczywistym. Na przykład:
- Transparentność procesu myślowego. Każdy agent powinien logować swoje rozumowanie zanim podejmie działanie. To ułatwia debugowanie, a także pozwala wykrywać próby manipulacji. Logi powinny obejmować: interpretację zapytania, zidentyfikowane ograniczenia, rozważane opcje i uzasadnienie decyzji.
- Sandboxing operacji krytycznych. Operacje o wysokim ryzyku powinny być najpierw testowane w izolowanym środowisku, tak aby można było przewidzieć konsekwencje, zanim agent podejmie realne działanie.
- Punkty kontrolne i cofanie akcji. System musi umożliwiać wstrzymanie agenta w kluczowych momentach i ręczną weryfikację decyzji. Równie istotna jest możliwość cofnięcia skutków działania w razie wykrycia problemu.
Sukces wdrożenia agentów AI zależy w dużej mierze nie od ich początkowych możliwości, ale od jakości systemów monitorowania i kontroli. Badania, takie jak Gray Swan, pokazują, że agenty AI są podatne na ataki – dlatego ciągły nadzór nie jest opcją, lecz koniecznością. Organizacje, które zainwestują w solidne mechanizmy monitoringu, będą mogły bezpiecznie korzystać z agentów AI, podczas gdy pozostałe narażą się na ryzyko operacyjne i biznesowe.
Kluczem jest zrozumienie, że agent AI to nie statyczny program, lecz dynamiczny system, który wymaga stałej obserwacji, adaptacji i doskonalenia. Tylko takie podejście pozwala bezpiecznie skalować ich wykorzystanie w krytycznych obszarach biznesu.
Podsumowanie
Agenty AI to nie science fiction, a rzeczywistość. Wbrew powszechnym obawom nie zastąpią one ludzi, a będą silnym wsparciem, zdejmując z naszych barków rutynę i pozwalając skupić się na kreatywności, empatii i etycznym osądzie. Jesteśmy świadkami narodzin inteligencji rozproszonej, współpracującej i adaptacyjnej. Przyszłość należy do tych organizacji, które potrafią harmonijnie łączyć ludzką intuicję z maszynową precyzją, ludzką kreatywność z maszynową skalowalnością, a także ludzką mądrość z maszynową wiedzą.
Cloud for AI jest pomostem do tej przyszłości – bezpiecznym i pełnym możliwości. Demokratyzuje dostęp do tej technologii, udostępniając wszystkie narzędzia, infrastrukturę i wsparcie niezbędne do budowy, wdrażania i skalowania agentów sztucznej inteligencji – z pełną kontrolą, bezpieczeństwem i uwzględnieniem regulacji prawnych.
Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak możesz wykorzystać Agentów AI i Cloud for AI w swojej organizacji, skontaktuj się z nami za pomocą poniższego formularza i porozmawiajmy o Twoich potrzebach.
